DeepSeek-V3 использует сложный подход для управления экспертной нагрузкой в процессе обучения, используя несколько инновационных стратегий для обеспечения эффективного использования своей архитектуры смеси экспертов (МО).
Вспомогательный баланс нагрузки без потери
Одной из ключевых особенностей DeepSeek-V3 является его вспомогательная стратегия для балансировки нагрузки. Этот подход сводит к минимуму деградацию производительности, обычно связанную с поощрением балансировки нагрузки в моделях MOE. Вместо того, чтобы полагаться на вспомогательные потери, которые могут усложнить обучение и негативно повлиять на производительность, DeepSeek-V3 динамически корректирует термин смещения, связанный с экспертной маршрутизацией на основе текущей нагрузки каждого эксперта. В частности, если эксперт перегружен, смещение уменьшается; И наоборот, если эксперт недооценен, предвзятость увеличивается. Эта динамическая корректировка помогает поддерживать сбалансированную нагрузку среди экспертов, не затрагивая дополнительные затраты на производительность [1] [5].Multi-Token Training Training
DeepSeek-V3 также реализует задачу обучения с несколькими ток-прогнозированием (MTP), которая позволяет модели одновременно прогнозировать множественные токены. Это не только повышает эффективность обучения, но и повышает общую производительность модели, предоставляя более богатые обучающие сигналы. MTP-структура поддерживает лучшее предварительное планирование представлений токенов, что особенно полезно для сложных задач [1] [6].эффективная коммуникация и управление памятью
Для дальнейшей оптимизации обучения DeepSeek-V3 включает механизмы для эффективного управления затратами на общение. Он ограничивает маршрутизацию так, что каждый токен взаимодействует с ограниченным количеством узлов, гарантируя, что вычисление и связь почти полностью перекрываются. Этот выбор дизайна значительно повышает эффективность обучения при минимизации накладных расходов на общение [1] [2]. Кроме того, архитектура модели позволяет ее обучать без необходимости тензорного параллелизма, который обычно требует большего количества памяти и вычислительных ресурсов [5] [7].стабильность во время обучения
Процесс обучения DeepSeek-V3 был отмечен своей стабильностью; Не было обнаружено никаких неурегулируемых шипов потерь, и во время тренировки не было необходимости в откатах. Эта стабильность имеет решающее значение для поддержания последовательного управления нагрузкой экспертов в течение периода обучения [1] [4].Таким образом, обработка DeepSeek-V3 нагрузки на нагрузку во время обучения сочетает в себе методы усовершенствованных балансировки нагрузки, эффективные стратегии предсказания с несколькими точками и оптимизированные протоколы связи для достижения высокопроизводительной модели при сохранении экономической эффективности и стабильности.
Цитаты:
[1] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[2] https://stratechery.com/2025/deepseek-faq/
[3] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3
[4] https://metaschool.so/articles/deepseek-v3
[5] https://encord.com/blog/deepseek-ai/
[6] https://www.youtube.com/watch?v=IP_UMDS_I5S
[7] https://adasci.org/deepseek-v3-expliend-optimizing-efficinity и scale/
[8] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-know-about-this-new-llm-in-one-place